基于小波理论的电能质量分析 毕业论文

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1、基于小波理论的电能质量分析摘要：本文以电力参数在线检测、分析系统研制为背景，针对系统所需做存储处理的畸变、故障信号数据规模过于庞大，从而使得系统分析、处理性能下降，存储成本上升的问题，讨论了利用基于正交离散小波变换的变换编码有损数据压缩思想的数据压缩方法。主要做了以下几方面的工作：1.研究了小波分析的基本理论。滤波器组理论与离散小波变换有着天然的联系，正交小波多分辨分析理论明确地指出共扼镜像滤波器完全刻画了标准正交小波变换，而且快速离散小波变换可以通过级联这些共扼镜像滤波器运算来实现。2.结合数字信号处

2、理的多通道分析方法和滤波器组、小波分析的基本理论，提出了基于正交离散小波变换的电力系统畸变数据实时压缩方法。结果表明，在把信号信息损失控制在一个可以接受的范围的条件下，信号数据压缩能获得有意义的压缩率。这对于电力系统畸变、故障信号数据的存储、传输来讲，可以大幅节约成本，提高系统性能，增加经济效益。关键词：电力系统，小波分析，滤波器组，数据压缩24ResearchonApplicationofWaveletTheoryinElectricPowerQualityAnalysisandProcessingA

3、bstract：BackgroundofthispaperisthedevelopmentofPowerParametersDetectionandAnalysisOnlineSystem.Aimingattheproblemofthebulkofdisturbanceorfaultdatasystemneedstosave,whichmakesthesystemofbadperformanceandincreasesthecostofsaving,adatacompressionwaybasedont

4、ransformcodingmethodofwavelettransformwithlittleinformationlostisproposed.Atthesametimeitsuseindatafilteringisalsoconsidered.Mainjobdoneconsistsofthreepartsasfollowing：Firstofall,basicwavelettheoryisintroduced.Discretewavelettransformhastightrelationship

5、withfilterbanksinborn.Multi-resolutionanalysisshowedQMFbanksareequivalenttoquadraturewavelettransform.FastwavelettransformcouldbeachievedbycascadingQMFbanksoperation.Finally,synthesizingmulti-channeldigitalsignalprocessing,filterbanksandwaveletanalysisth

6、eory,anelectricpowerqualitydisturbancedatacompressionrealizationhasbeenproposedbasedonquadraturediscretewavelettransform.Simulationresultsshowthatwithacceptableinformationlostwithinalimitationrequirementremarkablecompressionrationcouldbeobtained.Thisdata

7、compressionwaycouldbenefitelectricpowerqualitydisturbancedatasavingandtransmission,improvesupervisionsystem’sperformanceandlowerdownthesystemcost.Keywords：electricpowersystem,waveletanalysis,filterbanks,datacompression24目录第1章绪论11.1小波变换的起源与发展11.2电能质量概述41.

8、2.1电能质量的定义41.2.2电能质量问题的危害41.3小波分析在电力系统中的应用情况[14]51.4本文主要工作6第2章滤波器组及小波分析理论基础72.1滤波器组基础及双通道数字信号处理72.2连续小波变换92.3离散小波变换102.4多分辨分析及其与滤波器组的关系112.5小结13第3章电力系统畸变信号数据的小波压缩143.1数据压缩与谐波分析143.2应用离散小波变换实时压缩电能质量畸变信号数据173.3小结21第4章结束语224.